研究者提出手性敏感的Gromov-Wasserstein距离

Clément Soubrier等作者提出 Gromov-Wasserstein 目标的多线性推广，在温和假设下可得到以对称群 G 取商的概率分布间形状距离。针对 G = SO(d)，他们提出对手性敏感的手性 Gromov-Wasserstein（CGW）距离。 作者称该距离具有鲁棒性，并给出高效算法：通过将耦合投影到低维空间重写优化问题，得到局部解与近似全局解算法，以及完全多项式时间近似方案。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。